基于混合协同过滤的Web服务QoS预测方法

发布时间：2017-12-09 01:29

  本文关键词：基于混合协同过滤的Web服务QoS预测方法

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【摘要】：为了解决由于服务质量(QoS)历史数据缺失而造成基于QoS的Web服务选择无法得到满意结果的问题,提出一种基于混合协同过滤的Web服务质量预测方法.该方法根据目标用户和目标服务自身特性和相关区域信息,选用不同的预测方法计算缺失的QoS值.如用户(或服务)属于特殊用户类(或特殊服务类),或者服务对区域敏感,则采用基于用户和基于服务的预测方法.否则,利用改进后的欧氏距离测量服务和用户的相似度,并通过引入平衡因子整合基于用户和基于服务的2种不同预测方法.基于真实公开的数据集的实验结果表明,该方法具有较高的Web服务QoS的预测精度,尤其在历史QoS数据稀疏情况下.
【作者单位】： 杭州电子科技大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61100043,61472112) 浙江省自然科学基金资助项目(LY12F02003) 浙江省科技计划重点资助项目(2012C11026-3)
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 当前,利用Web服务组合技术有效地组织In-ternet中的各类服务,开发既满足用户功能性需求、又满足服务质量(quality of service,QoS)需求的企业级应用,已成为Internet环境下软件开发的重要方式[1].其中,服务选择是服务组合过程中的关键环节.由于存在大量功能、行为相同或相似而Q

【参考文献】

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本文编号：1268614